Sacituzumab Tirumotecan(Sac-TMT)联合脑放疗治疗EGFR突变阳性伴脑转移NSCLC

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于EGFR突变阳性且伴脑转移的晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者。研究评估抗体药物偶联物Sacituzumab Tirumotecan(SKB264)联合脑放疗的疗效与安全性,受试者均为第三代EGFR酪氨酸激酶抑制剂(TKI)治疗后出现脑部疾病进

Xiaorong DongXiaorong Dong
clinicaltrials
浏览 15
医学影像分类Non-Small Cell Lung Cancer
Sacituzumab Tirumotecan(Sac-TMT) and Brain Radotherapy for EGFR+ NSCLC With Brain Mets

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

Sacituzumab Tirumotecan(Sac-TMT)联合脑放疗治疗EGFR突变阳性伴脑转移NSCLC

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于EGFR突变阳性且伴脑转移的晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者。研究评估抗体药物偶联物Sacituzumab Tirumotecan(SKB264)联合脑放疗的疗效与安全性,受试者均为第三代EGFR酪氨酸激酶抑制剂(TKI)治疗后出现脑部疾病进展者。计划入组约53人,SKB264按5 mg/kg每两周静脉给药。数据可用于分析该联合方案对脑肿瘤生长的控制效果及安全性特征,支持肿瘤学与肺癌脑转移领域的临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非小细胞肺癌、非小细胞肺癌(NSCLC)脑转移、EGFR突变阳性晚期非小细胞肺癌。本研究是一项II期、多中心临床试验,评估一种称为Sacituzumab Tirumotecan(SKB264)的抗体药物偶联物(ADC)与脑放疗联合用于已扩散至脑部的晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者。所有参与者均具有EGFR基因突变,并且在先前接受第三代EGFR酪氨酸激酶抑制剂(TKI)治疗后出现脑部疾病进展。该研究旨在评估这种联合疗法控制脑肿瘤生长的效果及其安全性特征。预计将入组约53名参与者。治疗包括每两周静脉注射5 mg/kg剂量的SKB264。参与者将接受一至两次c

【主题与分类】

主题标签:Non-Small Cell Lung Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07789444

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数据说明

疾病:非小细胞肺癌、非小细胞肺癌(NSCLC)脑转移、EGFR突变阳性晚期非小细胞肺癌。本研究是一项II期、多中心临床试验,评估抗体药物偶联物(ADC)Sacituzumab Tirumotecan(SKB264)联合脑部放疗用于已扩散至脑部的晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者。所有参与者均携带EGFR基因突变,且在既往接受第三代EGFR酪氨酸激酶抑制剂(TKI)治疗后出现脑部疾病进展。本研究旨在评估该联合治疗方案控制脑肿瘤生长的效果及其安全性特征。预计将入组约53名参与者。治疗包括每两周静脉给予SKB264,剂量为5 mg/kg。参与者将先接受一到两个周期的SKB264单药治疗,随后接受脑部放疗(立体定向放射外科或全脑放疗)。放疗期间SKB264将暂停给药,放疗结束后恢复使用。

本研究分两个阶段进行:安全性导入期纳入5名受试者,采用贝叶斯监测模型评估初始安全性;随后进入扩展期,额外纳入48名受试者。主要终点为研究者依据RECIST 1.1标准评估的颅内无进展生存期(iPFS)。次要终点包括颅内客观缓解率(iORR)、总体缓解率(ORR)、总生存期(OS)、无进展生存期(PFS)及安全性。探索性终点包括功能性MRI对脑功能及认知变化的评估、采用EORTC QLQ-C30问卷进行的生活质量评价以及生物标志物分析。本研究预计于2026年3月至2028年3月开展,每名受试者随访约12个月。本研究由华中科技大学同济医学院附属协和医院申办。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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